跳頻通信具有良好的抗多徑,、抗衰落,、抗干擾、低截獲率和易于組網(wǎng)等特點(diǎn),，因此其在軍事和民用通信方面得到了極大的應(yīng)用和發(fā)展,。

    由于多頻率分量信號(hào)處理中被廣泛使用的魏格納威爾分布WVD(Wigner-Ville Distribution)會(huì)產(chǎn)生交叉項(xiàng)問(wèn)題，嚴(yán)重影響信號(hào)檢測(cè)結(jié)果,，因此許多研究采用改進(jìn)的WVD方法[1-3],，這些改進(jìn)算法雖然能降低交叉項(xiàng)的影響 ，但運(yùn)算量過(guò)大,，且有的算法會(huì)導(dǎo)致時(shí)間分辨率及頻率分辨率受到嚴(yán)重影響,。參考文獻(xiàn)[4]提出了一種基于自回歸自適應(yīng)譜估計(jì)模型的跳頻信號(hào)檢測(cè)方法;參考文獻(xiàn)[5]提出利用信號(hào)STFT的結(jié)果得到其峰值序列來(lái)進(jìn)行跳頻信號(hào)的跳周期估計(jì)；參考文獻(xiàn)[6]采用了時(shí)頻分析與圖像處理相結(jié)合的算法,，有效地通過(guò)圖像分割等技術(shù)提取出了跳頻信號(hào),，但由于未考慮到實(shí)際環(huán)境中所存在的噪聲干擾等問(wèn)題對(duì)跳頻信號(hào)檢測(cè)的影響，使其實(shí)用性受到局限,。
    本文提出用短時(shí)傅里葉變換(STFT)對(duì)跳頻信號(hào)進(jìn)行分析,，利用現(xiàn)在較為完善的圖像處理技術(shù)與時(shí)頻分析相結(jié)合，濾除雜散噪聲及定頻,、突發(fā)號(hào),，再根據(jù)時(shí)頻圖中信號(hào)在時(shí)間軸和頻率軸上的投影求出頻率集，利用跳時(shí)刻差分的均值來(lái)估計(jì)跳周期并通過(guò)實(shí)驗(yàn)給出了估計(jì)性能,。并且目前大多數(shù)文章所提出的方法都只是建立在仿真分析的基礎(chǔ)上,，缺乏實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證。而本文提出的方法已應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)品中,，其穩(wěn)定性和精度均能滿足需求,，具有較高的實(shí)際意義。
1 跳頻信號(hào)的檢測(cè)及分析
1.1 短時(shí)傅里葉變換
    跳頻信號(hào)是一種非平穩(wěn)信號(hào)，傳統(tǒng)的傅里葉變換對(duì)它的處理具有信號(hào)的時(shí)域與頻域信息不能同時(shí)局部化等局限性,。而時(shí)頻分析[7]作為分析時(shí)變非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具,，近年來(lái)受到越來(lái)越多的重視，已成為跳頻通信研究中常用的分析手段,。其中STFT計(jì)算量小,、時(shí)頻聚集性較好，從時(shí)頻圖中可以較為明確地分析信號(hào)特征,，應(yīng)用最為廣泛,。

    根據(jù)W.Heisenberg不確定性原理，短時(shí)傅里葉變換的時(shí)間分辨率和頻率分辨率互相矛盾,，應(yīng)當(dāng)根據(jù)實(shí)際情況來(lái)考慮時(shí)間分辨率及頻率分辨率的大小,。對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)，若信號(hào)變化劇烈,，要求窗函數(shù)有較高的時(shí)間分辨率,；而波形變化比較平緩時(shí)，則要求窗函數(shù)有較高的頻率分辨率,。因此，窗函數(shù)的選取十分重要,，窗越寬,，時(shí)間分辨率越差；反之則會(huì)降低頻率分辨率,。
1.2 對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行圖像處理
    通過(guò)短時(shí)傅里葉變換得到的時(shí)頻圖,，可以將其視為一幅二維圖像。復(fù)雜的電磁環(huán)境中存在許多噪聲會(huì)對(duì)跳頻信號(hào)的檢測(cè)造成較大干擾,，而這些噪聲信號(hào)在時(shí)頻圖中的表現(xiàn)形式各有不同,。在時(shí)頻圖中不同頻率上彼此銜接的短線段為跳頻信號(hào)，每一段短線段即為一跳;圖中除跳頻信號(hào)外,，在同一頻率連續(xù)出現(xiàn)的長(zhǎng)線段為定頻信號(hào),；一系列較細(xì)的斜線段為掃頻信號(hào)；由噪聲的隨機(jī)性產(chǎn)生的霧態(tài)噪聲,，在時(shí)頻圖上為隨機(jī)分布的零散能量,。因此，從實(shí)際環(huán)境中剔除噪聲信號(hào)演變成為對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行圖像相關(guān)處理,。
    數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是基于集合論的圖像處理分析方法,，可以保持所需圖形的基本形狀特性，并除去不相干的結(jié)構(gòu),，并且可以大大提高圖像分析和處理的速度,。本文選用其中的開(kāi)、閉運(yùn)算來(lái)對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行濾波處理。


    為了從復(fù)雜的信道環(huán)境中提取出跳頻信號(hào),，應(yīng)對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行進(jìn)一步的形態(tài)學(xué)濾波處理,。首先進(jìn)行圖像開(kāi)處理，以濾除霧態(tài)噪聲,。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,，開(kāi)運(yùn)算的結(jié)構(gòu)元素選擇寬625個(gè)點(diǎn)，高1個(gè)頻率分辨率的矩形效果較好,，經(jīng)過(guò)開(kāi)處理后的時(shí)頻圖如圖2所示,。其次進(jìn)行圖像閉處理，提取定頻信號(hào),。閉運(yùn)算的結(jié)構(gòu)元素選擇寬375個(gè)點(diǎn),，高1個(gè)頻率分辨率的矩形窗。經(jīng)過(guò)閉運(yùn)算后提取出來(lái)的定頻信號(hào),。這樣的結(jié)構(gòu)元素能夠抑制譜圖中的波谷噪聲,，填平雜散負(fù)脈沖；也符合跳頻信號(hào)形態(tài)特征,，在一定程度上恢復(fù)了由去干擾處理導(dǎo)致的信號(hào)形態(tài)缺失,。

    再將除去雜散噪聲后的時(shí)頻圖與提取出的定頻信號(hào)進(jìn)行式(7)的運(yùn)算，便可以提取出跳頻信號(hào),，如圖3所示,。可以看出,，通過(guò)形態(tài)學(xué)處理,，噪聲剔除效果較好，且基本未對(duì)原有的跳頻信號(hào)產(chǎn)生影響,。在求取跳周期時(shí),，由圖3跳頻信號(hào)時(shí)頻圖可以看出，信號(hào)存在第一跳和最后一跳兩個(gè)不完整的跳頻周期,，它們會(huì)對(duì)跳頻周期的估計(jì)產(chǎn)生較大的影響,，而這兩跳之間的跳頻信號(hào)都是完整的,對(duì)跳頻周期的估計(jì)沒(méi)有影響。所以在估計(jì)跳頻周期的過(guò)程中,，用第一跳與最后一跳之間的跳時(shí)刻的差分均值求取跳周期,。
    為驗(yàn)證本文方法在不同信噪比的情況下對(duì)跳頻參數(shù)估計(jì)性能的影響，對(duì)[-8 dB,2 dB]之間的不同信噪比下的信號(hào)分別進(jìn)行100次實(shí)驗(yàn),，得到跳頻信號(hào)跳周期的正確估計(jì)率隨信噪比的變化圖,，如圖4所示。從圖4中可以看出,，當(dāng)信噪比高于-3 dB之后,，對(duì)跳頻信號(hào)跳周期的正確估計(jì)率達(dá)到95%以上,。跳頻信號(hào)跳頻頻率的正確估計(jì)率隨信噪比的變化如圖5所示。由圖5可知,，當(dāng)信噪比高于-5 dB之后,，對(duì)跳頻信號(hào)跳頻頻率的正確估計(jì)率達(dá)到98%以上。

    本文在實(shí)際應(yīng)用背景下提出了一種跳頻信號(hào)檢測(cè)及參數(shù)估計(jì)的方法,，理論分析和現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用表明,，本文方法能有效消除復(fù)雜的電磁環(huán)境中所存在的噪聲干擾，且估計(jì)精度較高,，運(yùn)算量小,，把算法應(yīng)用于實(shí)際工程中，更具有工程價(jià)值,。
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